ai人间脸扫描前世身份(ai扫脸前世这一生)

一：何谓人脸识别?

人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术，通常亦称做人像识别、面部识别。

二：高校用AI技术实现猴脸识别，这波操作具有如何的意义?

依托人工智能等新技术，西北大学联合西安电子科技大学科研团队自主研发出一套动物个体身份识别系统。目前，这套系统可以精确准确识别41个灵长类和5个非灵长类哺乳动物，尤其是对生活在秦岭地区的川金丝猴识别率达到了95、6%。

与人脸识别技术相似，猴脸识别技术通过提取金丝猴面部特征信息，建立秦岭金丝猴个体的身份信息库，最终扫描、比对、识别。针对这一前沿科技，西北大学、西安电子科技大学生命科学、计算机科学范畴的专业人士深度交叉融合，成立了动物人工智能研究团队，在金丝猴研究团队长期研究的基础上，首次开发出基于探测、追踪、识别技术的金丝猴个体智能识别系统。

西北大学信息科学与技术学院副教授 许鹏飞：“表现性的秦岭川金丝猴，我们在227只川金丝猴的5万多张图片上进行试验，可以达到95%左右的识别准确率，它真的可以对一个场景下智可以推算出动物的数量同时，它还不错给 每一个动物付与打比方说说它的一些 名字和身份的一些信息， 进一步还不错扩展到对关键动物进行实时追踪，来对它的行为 进行识别和分析。”

秦岭地区生活着大概4000只金丝猴，属于川金丝猴的单独亚种，常年栖息于海拔1500米至3300米的森林中，是典型的森林树栖动物。目前，这项技术已进入到应用推广的阶段，并在多处秦岭金丝猴分布地用于多个种群、上千只个体的识别和记录，开始启动建立秦岭金丝猴个体信息库；未来，有望在基于动物精确准确识别的基础上实现动物保护、饲养、繁育和精细化管理。

三：人脸识别属于人工智能中的什么技术?

生物识别技术

四：军事ai人脸识别系统中国有吗

有。

人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术，通常亦称做人像识别、面部识别。

五：此刻ai换脸技术很火，那么它的根本究竟是什么?

AI换脸的根本是把颜值和表情分开

这里说的颜值，其实是人的五官形象；而表情，则是五官在不同情绪下的形象，更加的多的是指五官的动作。

一个人脸上，颜值和表情他们总是一体的，难以分割

然而AI换脸技术的出现，正在告知我们颜值和表情是可以分离的。

怎么把颜值和表情分离？

在AI换脸出现以前，PS（PhotoShop）其实也就是说也可以对图像进行换脸，或者叫PS换脸。

PS换脸即是把一张新脸的图像，直接覆盖到图片上的一张脸上

由于是直接覆盖，因此生成的图片时，脸部表情只能跟新脸的表情一样，无法改变。

假如非要改变，而且要改变的自然会非常困难，需要使用复杂的手绘技术进行精确准确绘制，并且在视频上实现还要顾及多帧的连贯性。

AI换脸技术出现之后，表情改变就变得比较容易，而且即便在视频里实现也比较容易。

AI换脸技术，只要一张新脸的照片，就能够给视频里的角色换脸。

AI换脸的过程大约可以理解为：人工智能预先分析好视频里面的五官的形状和位置；你提供照片后，人工智能再分析你的五官形状和位置；紧接着再把你的五官的形状和位置，和视频对比着进行合并。

最终合并出来的作用，表情是原视频里面的表情；五官变成了提供照片上的五官，而且换脸结果在整个视频片段都非常自然。

这个过程生成的视频里，五官来自图片，表情来自视频，五官和表情分离了，也其实就是颜值和表情分离了。

换句话说，AI变脸的根本，或许就是颜值和表情分离。

那颜值和表情分离究竟有什么用？

影视制作的剪掉鞭子性创新：

影视制作里有一个改写了整个影视行业的“分离”，就是图像和声音分离。

影视行业最初都是无声影视，后来有人创新性的把声音和图像进行同步播放，就出现了有声电影。

而声音和图像分离技术一直运用到此刻，如此的分离，保证让声音可以单独制作，创造出立体感和现场感更强的声音效果。

而颜值和表情分离，会产生比图像声音分离，更为强烈的作用与影响。

(1)大大增添影视作品的人脸表现力。

例如，以前很难想象人可以从“画”里面走出来，不过现在通过AI换脸，只要获取画里面的五官，放到任意的视频里面，就能够制作出画里面人在动的视频。

要知道画里的脸孔极其自由，可以凭我们天马行空，创造出任意我们想要的脸孔，再通过AI换脸，就创造出任何我们想要的活灵活现的角色。

六：男子用AI技术还原的蒙娜丽莎真人版，你觉得像吗?

人工智能已经变得十分容易被公众使用，这使其十分受欢迎。各地的艺术家都在结合本人的技能和AI来进行各种编辑。甚至大都应用流程都具有使用AI的过滤器，以使您看起来更老，更年轻，甚至性别不同。

这位总部位于旧金山的图形艺术家使用这项新技术来查看著名的绘画和卡通人物从实际情况下的外观，以及人工智能怎样从绘画或钞票上的肖像中再现历史人物。

内森（Nathan）在他的网站上说：“我是技术总监，创意技术专业人士，视觉效果主管和动态图形艺术家，拥有十来年的经验。目前正在探索艺术与人工智能的交集。”

让我们欣赏一下人工智能仿真模拟的魅力吧！

伦勃朗

内森·希普利（Nathan Shipley）为我们回答了一些问题。他告知我们是什么激发了他进行这几个编辑的灵感：“一方面，我喜欢创建不可能的图像并探索新技术。我拥有动画和视觉效果的背景，一旦我看到了使用AI和机器学习可以实现的目标我意识到使用这几个工具可以完成许多事情，否则这几个事情是不可能的，甚至在VFX和CG上在技术上可能实现的某些事情仍然非常耗时或昂贵，而AI则带过来了全新的可能性。

另一方面，探索建立在具有特定框架的特定数据集上的AI模型怎样“看到”世界紧接着转换图像也很有趣。AI仅“知道”已经看到的内容，并通过了这镜头过滤整个世界。对数据集，训练参数，模型和输入图像的每个小调整都可以更改输出。这是一个探索人造神经网络怎样以与我们本人的思维相似的方式解释世界的空间。我并不是说我创建的图像是Mona Lisa实际的样子，而是机器依据这种特殊的变量排列看待她的方式。对我来说，这很令人着迷。”

#蜘蛛侠#里的Miles Morales

“我一直喜欢绘画，拍照和绘画。自从上小学以来，我就一直使用计算机，使用的是286，带有MS-DOS，没有硬盘。传统艺术与技术的结合是一种我很自然地迈出了第一步，并带领我从事了视觉特效和动画范畴。

我目前对使用AI和机器学习探索人脸操纵和生成艺术的兴趣始于萨尔瓦多·达利博物馆的一个名为Dali Lives的项目，该项目于2023年开始。我使用早期的Deepfake代码将Dali带回博物馆，与参观者讨论他的艺术。从这里开始，我开始研究GAN，并意识到神经网络对于图像处理和生成有多么强大！对我来说，创造艺术既是好奇心的表达，也是通过过程的探索行为。”

#世界名画#蒙娜丽莎

超人特工队的Elastigirl

“关于艺术创作，我最心爱的部分是实际的创作过程；旅程以及随之而来的所有探索。我喜欢遇见问题，却不清楚怎么解决，戴上耳机，迷失方向时间，紧接着trytry直到可行。

看到完成的图像真是太好了，但是try新代码，以非本意的方式使用代码，将不同的工具组合在一起并通过新的程序创造出全新的艺术品，这将更加令人兴奋。”

来自可可的Miguel

本杰明·富兰克林

内森（Nathan）有一个4岁的儿子，他喜欢和他一起探索世界：“我们钓鱼，去海滩，绘画，绘画，阅读，打棒球和假装。否则我喜欢跑步-它使我平静下来，让我集中精神。”

艺术家告知我们更加的多有关他本人的信息：“我只不过是一个来自美国中西部的人。我在印第安纳州长大，就读于印第安纳大学，紧接着在印第安纳波利斯场从事电视动画制作工作。准备离开印第安纳州去加利福尼亚。

我很幸运能够在没有任何计划的情况下，先有机会环游世界一年，紧接着再前往旧金山。我以单程机票飞往秘鲁利马，并在接着下面的12个月里住在南美，东欧，土耳其，印度和泰国的一些城市。假如到了自己热爱的地方，我就住了一个月。

出差旅行，对世界充满好奇并结识很多不同的人，这与创造艺术和一般生活密切相关。

我最终确实到达了旧金山，在过去的十年中，我在Google，Intel以及当前的广告代理商Goodby，Silverstein＆Partners从事动画，VFX和创意技术项目。

弗里达·卡罗

乔治华盛顿

内森（Nathan）解释了他是怎样创建这几个编辑的：“这是一个非常反复和探索性的过程。用最简单容易的术语来说，人脸被用作软件的输入，并且软件依据输入生成新的人脸。绘画或卡通人物的“真实”版本，以及真实人物的卡通版本。

更具体地说，要创建真实的人，该过程的中心部分使用机器学习来查找与Nvidia创建的AI网络中的面孔形状相似的人。该网络是使用GAN（一种机器学习框架，称为GAN）创建的，并在70，000人脸的数据集（称为FFHQ）上进行了训练。人工智能学会了怎样概括人脸的外观，紧接着可以生成事实上并不存在但看起来非常真实的新人脸。

因为该网络是依据真实人物的图像进行训练的，因此即便您输入的只不过是一幅图画或绘画，它也非常善于创建更加的多真实人物。

我还有其他示例使用同一工具（StyleGAN）依据Aesop寓言插图的400年木刻，Beeple的平时生活库甚至是自定义数据集创建新图像，以为Qrion和Hiatus等音乐家制作音乐视频。许多这几个都是在我的网站在这里。”

迭戈·里维拉

“我从动画和VFX的背景中使用了一套核心工具（Photoshop，After Effects，C4D，Maya，Nuke），但最有意思的工具通常来自学者和机器学习研究人员发布的Github回购协议。这几个是一般是通过在控制机器学习库（如Tensorflow或PyTorch）的Linux机器上编辑Python代码来运行的。

事实上，关于这几个面部图像的几乎所有内容都直接来自Python代码。我对探索Nvidia的StyleGAN和一个称为pixel2style2pixel的StyleGAN编码器特别有兴趣。”

内森说，实际的图像需要花费几分钟的时间来创建，但是他必须走很长的一段路才能学到所有东西：“我需要指出的所有学习和背景都是经过几年的探索和反复试验。我甚至在2023年参加了麻省理工学院的一次名为GA非也cracy的会议。

例如，我建立了一个美术播放器，可以实时生成全新的，永无止境的，完全新颖的艺术品。框架是即时制作的！但是，训练模型并为玩家编写代码需要花费数周的工作和处理时间。”

伦勃朗

安德鲁·杰克逊

艺术家共享了他怎样选择要重现人物或角色的方式：“我选择自己热爱的人物（例如，来自Coco的米格尔）或我们事实上没有照片的历史人物。其他别的，但是当获得引人注目的结果时，确实是令人兴奋的！其中许多是反复试验，我只是在公开共享自己进行的测试。

例如，我很想看看蒙娜丽莎（Mona Lisa）或许是什么样子，此刻我有了一张可能像她的逼真的面孔。我并不是说这是蒙娜丽莎，但有可能。

当人们看到我的剪辑时，他们说的都是“神奇！” 变得“令人毛骨悚然！” 到“看起来像我堂兄！” 他们好像招引了许多关注，因此至少他们很有趣！”

莉·米克拉（Lil Miquela）

难以置信的先生，感觉很熟悉，你们补充

“综上所述，我觉得生成艺术和AI艺术的范畴非常有趣，而且值得深入研究。我当然会鼓励有兴趣的读者try一下！技术上的障碍好像令人生畏，但有一定的背景知识，您真的可Yi经过许多方式使用Google。

这也是学者和研究人员以非常学术或听起来复杂的方式介绍这几个技术的一种方式。理解一篇名为“用于生成对抗网络的基于样式的生成器体系结构”的论文好像令人生畏。但是，看到由具有相同技术的艺术家编写的图像也许会非常鼓舞人心！